Der ultimative Leitfaden zu NLP-Chatbots im Jahr 2025

Früher galten klassische Chatbots als Ärgernis – heute sind die meisten Chatbots NLP-basiert und können komplexe Gespräche mit ihren Nutzern führen.

NLP-Chatbots nutzen KI, um flexible Gespräche mit einem Ziel zu führen – etwa um ein Produkt zu verkaufen oder technische Probleme zu lösen – statt nur starr nach einem Fragebogen-Prinzip zu arbeiten.

In diesem Artikel erfahren Sie alles Wichtige über KI-Chatbots mit Natural Language Processing, unter anderem:

• NLP-Chatbots vs. regelbasierte Chatbots
• Wichtige Begriffe rund um NLP
• Vorteile von NLP-Chatbots
• Typische Anwendungsfälle
• Wie Sie Ihren eigenen NLP-Chatbot erstellen

Was ist ein NLP-Chatbot?

Ein Chatbot mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) ist eine KI-gestützte Konversationssoftware, die darauf ausgelegt ist, menschenähnliche Gespräche mit Nutzern zu führen.

NLP-Chatbots können text- oder sprachbasiert sein.

Sie nutzen NLP, um die Absicht einer Nachricht zu verstehen, relevante Informationen zu extrahieren und eine passende Antwort zu generieren.

Viele NLP-Chatbots sind LLM-Agenten: Software, die von LLMs angetrieben und von Entwicklern individuell angepasst wird.

Mit LLMs wie OpenAIs GPT ist es einfacher als Sie vielleicht denken, einen eigenen GPT-Chatbot zu erstellen.

Worin unterscheiden sich NLP-Chatbots und regelbasierte Chatbots?

NLP-Chatbots nutzen KI, um menschliche Gespräche nachzuahmen. Klassische, auch regelbasierte Chatbots genannt, verwenden keine KI und sind daher weniger flexibel.

Regelbasierte Chatbots folgen strikt den vom Entwickler festgelegten Gesprächsregeln.

Wenn ein Nutzer einen bestimmten Befehl eingibt, gibt ein regelbasierter Chatbot eine vorgefertigte Antwort aus.

Stellt der Nutzer jedoch eine Frage, die nicht in den Regeln vorgesehen ist, kann der regelbasierte Chatbot nicht antworten.

NLP-Chatbots verstehen natürliche Sprache

NLP-Chatbots können natürlichsprachliche Eingaben verstehen und interpretieren.

Nutzer können Nachrichten so verfassen, als würden sie mit einem Menschen sprechen – und der NLP-Chatbot erkennt die Bedeutung.

Dazu gehört:

• Verstehen von Rechtschreib- und Grammatikfehlern
• Erkennen, ob eine Nachricht eine Frage oder eine Absicht ist
• Erkennen der Stimmung des Nutzers anhand seiner Sprache

Das bringt NLP-Chatbots der natürlichen menschlichen Interaktion deutlich näher. Ein regelbasierter Chatbot kann nur auf eine begrenzte Anzahl von Befehlen korrekt reagieren.

NLP-Chatbots ermöglichen echte Gespräche, nicht nur Fragebögen.

Wenn ein Nutzer mit einem regelbasierten Chatbot interagiert, führt jede unerwartete Eingabe zu einem Gesprächsabbruch.

Durch die strikte Programmierung wirken Gespräche mit regelbasierten Chatbots häufig wie Fragebögen: Wie kann ich Ihnen helfen? Für welches Modell interessieren Sie sich? Wie hoch ist Ihr Budget?

Regelbasierte Chatbots lassen sich oft durch eine gut gepflegte FAQ-Seite ersetzen. Da ein NLP-Chatbot jedoch auf Gesprächssignale eingehen kann, ist ein vollständiger, komplexer Dialog möglich.

NLP-Chatbots verbessern sich kontinuierlich.

Regelbasierte Chatbots können nur verbessert werden, indem ein Entwickler neue Regeln hinzufügt.

Ein NLP-Chatbot entwickelt sich weiter, indem er die von den Nutzern bereitgestellten Daten nutzt.

Durch diese Lernfähigkeit versteht ein NLP-Chatbot immer besser, wie Fragen oder Absichten unterschiedlich formuliert werden können.

Je mehr Gespräche er führt, desto besser versteht er Fragen und kann Gespräche führen.

NLP, NLU und NLG – was steckt dahinter?

Wer sich mit NLP-Chatbots beschäftigt, stößt auf viele Abkürzungen. Sie sind miteinander verwandt, bezeichnen aber jeweils einen bestimmten Aspekt der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine.

Natural Language Processing

Der übergeordnete Begriff, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Interaktion zwischen Maschinen und Menschen in natürlicher Sprache konzentriert.

NLP soll Maschinen ermöglichen, menschliche Sprache sinnvoll zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Wenn von NLP die Rede ist, umfasst es die Teilbereiche NLU und NLG.

Natural Language Understanding

Natural Language Understanding (NLU) ist ein Teilbereich von NLP.

NLU konzentriert sich darauf, dass Maschinen die Absicht hinter menschlichen Eingaben verstehen können.

Zu NLU gehören Aufgaben wie Absichtserkennung, Entitätsextraktion und Sentiment-Analyse – also Komponenten, die es einer Software ermöglichen, den vom Menschen eingegebenen Text zu verstehen.

Natural Language Generation

Natural Language Generation (NLG) ist ein weiterer Teilbereich von NLP.

Hier geht es darum, dass die Antwort der Maschine möglichst sinnvoll und zum Kontext passend formuliert wird.

NLG umfasst die Auswahl der Inhalte (wie auf eine Anfrage reagiert wird), die Satzplanung und die Generierung des finalen Textes durch die Software.

Vorteile eines NLP-Chatbots

Unterstützung für Mitarbeitende

Setzt ein Unternehmen einen NLP-Chatbot ein, können Aufgaben automatisiert werden, die sonst von Mitarbeitenden übernommen würden.

Ein Chatbot kann zum Beispiel Kundensupport leisten, Termine vereinbaren oder Analysen durchführen und die Ergebnisse in einem Bericht bereitstellen.

Wenn Mitarbeitende weniger Zeit für Routineaufgaben aufwenden, können sie sich auf strategische, empathische oder kreative Tätigkeiten konzentrieren.

Kostenlose Übersetzung

NLP-Chatbots können auch übersetzen, sodass Unternehmen Nutzer in jeder Sprache bedienen können – ohne zusätzliche Kosten.

NLP-Chatbots werden in der Regel von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben, die in mehreren Sprachen funktionieren. ChatGPT allein kann in über 80 verschiedenen Sprachen verwendet werden.

Wenn Bot-Entwickler eine Plattform zum Erstellen von KI-Chatbots nutzen, können sie auch maßgeschneiderte Übersetzungsfunktionen integrieren.

24/7-Support

Ein Vorteil jedes Chatbots ist seine ständige Verfügbarkeit.

Da NLP-Chatbots viele Interaktionen von Anfang bis Ende übernehmen können, müssen Mitarbeitende nicht mehr bei jeder einzelnen Anfrage unterstützen.

Ein Unternehmens-Chatbot ist immer erreichbar – so können Unternehmen zu jeder Tageszeit Leads generieren oder Kunden betreuen.

Skalierbarkeit

Indem sie den Großteil der Nutzerkommunikation übernehmen, ermöglichen NLP-Chatbots Unternehmen eine Skalierung, die mit menschlichen Mitarbeitenden nicht möglich wäre.

NLP-Chatbots können viele Anfragen gleichzeitig bearbeiten, Prozesse beschleunigen und zuverlässig zahlreiche Aufgaben erledigen.

Wer ein Unternehmen skalieren will, kommt an KI-Automatisierung nicht vorbei.

Integrationsmöglichkeiten

Peter Gentsch, KI-Professor, merkt in seinem Buch AI in Marketing, Sales and Service an: „Für den Nutzer wirken Chatbots durch ihre informativen Fähigkeiten ‚intelligent‘. Tatsächlich sind Chatbots aber nur so intelligent wie die zugrundeliegende Datenbasis.“

Um einen besonders wertvollen Chatbot zu entwickeln, sollte er in die bestehenden Systeme und Plattformen eines Unternehmens integriert werden.

Ein NLP-Chatbot ist deutlich nützlicher, wenn er Aktionen in Systemen ausführen kann: etwa ein CRM aktualisieren, eine E-Mail senden oder einen Mitarbeitenden benachrichtigen.

Für diese nahtlose Integration in bestehende Geschäftsprozesse braucht es entweder a) Entwickler, die die Schnittstellen zwischen Chatbot und Systemen bauen, oder b) Chatbot-Plattformen, die bereits Integrationen zu gängigen Systemen anbieten.

Geringere Kosten

Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von einer 52 %igen Reduzierung der Personalkosten.

Die Kosteneffizienz von NLP-Chatbots ist einer ihrer größten Vorteile – sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe auszubauen, ohne dass die Kosten explodieren.

Wenn die Automatisierung von Konversationsaufgaben durch einen NLP-Chatbot richtig umgesetzt wird, führt sie immer zu einer positiven Rendite – unabhängig vom Anwendungsfall.

Die besten Anwendungsfälle für NLP-Chatbots

Dank ihrer Flexibilität können NLP-Chatbots in unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt werden, von Enterprise-Chatbots bis hin zu KI-Assistenten für kleine Unternehmen. Sie finden NLP-Chatbots zum Beispiel in:

• Finanzdienstleistungen
• Immobilien
• Bildung
• Hotels und Restaurants
• Gesundheitswesen 
• Versicherungen
• Fluggesellschaften
• Behörden 

Durch ihre flexible Gesprächsführung können NLP-Chatbots in jedem Dialog-Kontext eingesetzt werden. Sie lassen sich etwa für ein D&D-Rollenspiel anpassen, bei Mathe-Hausaufgaben helfen oder als Reiseführer agieren.

Kundenservice-Chatbots

Einer der ersten weit verbreiteten Anwendungsfälle für Chatbots waren Kundensupport-Bots.

Und ihre Beliebtheit nimmt weiterhin zu. Tatsächlich geben 83 % der Entscheidungsträger an, dass sie ihre Investitionen in KI für den Kundenservice im kommenden Jahr erhöhen wollen.

Kundenservice ist ein naheliegender Einsatzbereich für NLP-Chatbots, da sie rund um die Uhr und in mehreren Sprachen verfügbar sind.

Schon klassische regelbasierte Chatbots haben die einfachsten Anfragen im Kundenservice übernommen.

Mit der Einführung von NLP-Chatbots kann KI-Automatisierung immer komplexere Kundenanfragen übernehmen – von Kaufberatung bis zur Fehlerbehebung bei technischen Problemen.

Lead-Generierungs-Chatbots

Viele Anwendungsfälle für NLP-Chatbots finden sich im KI-gestützten Vertriebstrichter, etwa bei der Qualifizierung von Leads oder der KI-Leadgenerierung.

NLP-Chatbots eignen sich ideal für die Leadgenerierung, da Vertriebs- und Marketingteams große Mengen an qualifizierenden Gesprächen führen müssen.

Ein Chatbot kann mit Website-Besuchern interagieren oder Nachrichten per E-Mail oder anderen Kanälen versenden.

Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sollten NLP-Chatbots mit allen relevanten internen Systemen verbunden werden.

Ein Lead-Gen-Chatbot sollte mit dem CRM des Unternehmens, dem Kalenderbuchungssystem (wie Calendly) und den passenden Kommunikationskanälen (E-Mail, Website oder Kanäle wie WhatsApp) integriert sein.

Interne Mitarbeiter-Chatbots

Während die meisten NLP-Chatbots für Kunden entwickelt werden, setzen immer mehr Unternehmen sie auch für interne Abläufe ein.

Das kann zum Beispiel HR, IT-Support oder Unterstützung bei internen Aufgaben wie Dokumentation umfassen.

Solche Chatbots sind vor allem in Unternehmen mit vielen Mitarbeitenden verbreitet.

So bauen Sie einen NLP-Chatbot in 5 Schritten

Entwickler können zwar eigene NLP-Chatbots von Grund auf programmieren, aber die meisten Unternehmen nutzen eine Chatbot-Plattform, um ihre KI-Chatbots zu erstellen.

Eine Plattform ermöglicht es Ihrem Team, einen individuellen Chatbot zu bauen – mit integrierten Schnittstellen, zusätzlicher Sicherheit und vorgefertigten Funktionen.

Hier ist die Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines eigenen NLP-Chatbots:

Schritt 1: Plattform auswählen

Viele Unternehmen haben sich dafür entschieden, ihren eigenen NLP-Chatbot von Grund auf zu entwickeln.

Das kann zunächst attraktiv erscheinen: volle Kontrolle, leere Vorlage, keine monatlichen Abogebühren. Doch nur wenige bleiben langfristig bei diesem Ansatz.

Die Eigenentwicklung ist zeit- und arbeitsintensiv. Außerdem dauert es deutlich länger, bis der Chatbot einsatzbereit ist – oder die Qualität leidet.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Plattform die speziellen Anforderungen Ihres Unternehmens.

Wenn Sie eine Plattform suchen, die die Möglichkeiten Ihres Chatbots nicht einschränkt, achten Sie auf eine Enterprise-Chatbot-Plattform mit offenen Standards und einer erweiterbaren Architektur.

Wenn Datenschutz für Sie oberste Priorität hat, wählen Sie eine Plattform mit hohen Sicherheitsstandards.

Wenn Ihr Entwicklerteam noch am Anfang steht, wählen Sie eine Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.

Falls Sie Inspiration brauchen, finden Sie in unserer Übersicht die besten Chatbot-Plattformen.

Und wenn Sie morgen ein Gespräch führen möchten, können Sie unser Vertriebsteam kontaktieren.

Schritt 2: Daten sammeln

Wenn Sie Ihren Chatbot mit Unternehmensinformationen – wie HR-Richtlinien oder Support-Transkripten – trainieren möchten, müssen Sie die Informationen zusammentragen, auf denen Ihr Chatbot trainiert werden soll.

Nicht jedes Unternehmen nutzt eigene Daten zum Training eines Chatbots. Oft reicht bereits fortgeschrittenes Prompting, um die gewünschten Abläufe zu gestalten.

Wenn Sie jedoch möchten, dass Ihr Chatbot Ihr Angebot noch individueller präsentiert, ist das Sammeln und Trainieren mit eigenen Daten ein möglicher Weg.

Schritt 3: Chatbot bauen

Achten Sie bei der Wahl Ihrer Chatbot-Plattform darauf, dass ausreichend Lernmaterialien zur Unterstützung Ihres Teams während des gesamten Entwicklungsprozesses bereitstehen.

Wir bieten zum Beispiel Academy-Kurse, tägliche Livestreams und eine große Auswahl an YouTube-Tutorials an.

Der Einstieg ins Bot-Building kann herausfordernd sein – mit den richtigen Ressourcen gelingt der Prozess deutlich reibungsloser.

Und falls Ihr Team neu im Bot-Building ist: Die meisten Enterprise-Chatbot-Plattformen bieten einen visuellen Drag-and-Drop-Flow-Builder, mit dem sich Abläufe einfach darstellen lassen.

Schritt 4: Integrieren und anpassen

Chatbots existieren nicht isoliert. Ihr Zweck beschränkt sich nicht nur auf Kundeninteraktionen oder das Erklären einzelner Richtlinien.

Die nützlichsten NLP-Chatbots für Unternehmen sind in die Systeme und Plattformen Ihres Unternehmens integriert.

Das kann Tabellen und Dokumente, Ihre Website oder andere Dienste umfassen – etwa Plattformen wie Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp oder Zendesk.

Wenn Sie eine KI-Chatbot-Plattform nutzen, wird Ihr Team die meiste Zeit damit verbringen, die Integrationen Ihres Bots zu perfektionieren – nicht mit dem Bau des Chatbots selbst.

Eine gute Plattform ermöglicht es Ihnen außerdem, Tonfall und Persönlichkeit Ihres Chatbots individuell anzupassen.

Sie müssen keine einzelnen Wörter vorgeben, können aber festlegen, wann Ihr Chatbot sich entschuldigen soll oder welche Sprache er für Ihre Produkte verwenden soll.

Schritt 5: Bereitstellen

Einer der größten Vorteile eines Chatbots ist, dass er problemlos auf jeder Plattform oder in jedem Messaging-Kanal eingesetzt werden kann.

Viele Unternehmen entscheiden sich dafür, einen Chatbot nicht nur auf ihrer Website, sondern auch auf ihren Social-Media-Kanälen oder internen Kommunikationsplattformen bereitzustellen.

NLP-Chatbots sind ein effizienter Weg, eine erfolgreiche Omnichannel-Strategie umzusetzen.

Ihre Nutzer können auf allen Kanälen denselben Service erleben und erhalten plattformspezifische Unterstützung.

So kann zum Beispiel eine Kundenanfrage über einen WhatsApp-Chatbot eine Passwortänderung im internen System auslösen.

Nächsten Monat einen eigenen NLP-Chatbot bereitstellen

Die Unternehmen, die die nächsten fünf Jahre überstehen, werden KI-gestützt sein.

NLP-Chatbots ermöglichen es Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse mit einer bisher unerreichten Kosteneffizienz zu skalieren.

Mit Botpress können Unternehmen individuelle, LLM-basierte Chatbots und KI-Agenten erstellen. Unsere Agenten werden für jeden Anwendungsfall eingesetzt und lassen sich mit jedem System oder Kanal integrieren.

Jetzt starten. Kostenlos.

Oder kontaktieren Sie unser Vertriebsteam, um mehr zu erfahren.

FAQs

1. Nach welchen Kriterien sollte ich NLP-Chatbot-Plattformen bewerten?

Achten Sie bei der Bewertung von NLP-Chatbot-Plattformen auf zentrale Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit (für technische und nicht-technische Nutzer), Unterstützung für große Sprachmodelle (LLMs), Integrationsmöglichkeiten mit Ihren bestehenden Systemen (z. B. CRMs oder APIs), Skalierbarkeit, mehrsprachige NLU und Anpassungsfähigkeit. Gute Dokumentation und aktiver Support sind ebenfalls entscheidend.

2. Was sind die häufigsten Integrationsprobleme bei NLP-Chatbots?

Die häufigsten Herausforderungen bei der Integration von NLP-Chatbots sind die Anbindung an Altsysteme ohne moderne APIs und das Management von Änderungen in Backend-Systemen, die Abläufe stören können. Außerdem erschweren Authentifizierung und Datenkonsistenz über verschiedene Plattformen hinweg die Integration.

3. Wie schneiden Open-Source-Plattformen im Vergleich zu kommerziellen Lösungen bei der Entwicklung von NLP-Chatbots ab?

Open-Source NLP-Chatbot-Plattformen bieten vollständige Kontrolle und sind daher ideal für Entwickler, die individuelle Anpassungen benötigen. Allerdings fehlt ihnen oft die Benutzerfreundlichkeit, fertige Integrationen, verwaltetes Hosting und Enterprise-Support, die kommerzielle Plattformen bieten. Für Teams mit begrenzten Entwicklerressourcen sind kommerzielle Optionen daher meist schneller einsetzbar.

4. Kann ich die Plattform wechseln, nachdem ich bereits einen Chatbot erstellt habe?

Ja, Sie können nachträglich die Chatbot-Plattform wechseln. Allerdings müssen Sie dazu die Gesprächsabläufe neu erstellen, Backend-Systeme erneut integrieren sowie Trainingsdaten und Benutzerspeicher migrieren. Technisch ist das möglich, erfordert aber Planung. Prüfen Sie vorab, ob die neue Plattform alle benötigten Funktionen bietet, um keine Rückschritte in der Leistungsfähigkeit zu riskieren.

5. Wie stellen NLP-Chatbots den Datenschutz der Nutzer sicher?

NLP-Chatbots schützen die Nutzerdaten, indem sie Daten während der Übertragung und Speicherung verschlüsseln und detaillierte Einstellungen zur Datenspeicherung und -aufbewahrung bieten. Die besten Plattformen erfüllen Datenschutzvorgaben wie DSGVO, HIPAA oder CCPA und ermöglichen die Konfiguration von Einwilligungsmanagement und Zugriffsprotokollen.